Presto 作为一款强大的分布式查询引擎，在数据处理和分析领域发挥着重要作用，它究竟支持哪些数据源呢？

要了解 Presto 所支持的数据源，我们首先需要明确其设计初衷和应用场景，Presto 旨在为用户提供高效、灵活的查询能力，能够快速处理大规模的数据，在众多数据源中，关系型数据库如 MySQL、Oracle 等是 Presto 常见的支持对象，通过与这些数据库的连接，用户可以直接对其中的数据进行查询和分析，无需复杂的数据迁移操作。

不仅如此，Presto 还对分布式数据存储系统有着出色的支持，Hadoop 生态中的 Hive 表，用户能够利用 Presto 轻松地查询和处理存储在 Hive 中的海量数据，像 HBase 这样的分布式 NoSQL 数据库，Presto 也能够与之集成，为用户提供实时的数据查询服务。

对于一些新兴的数据源，Presto 同样保持着良好的兼容性，Kafka 作为一种流行的消息队列系统，Presto 能够从中获取数据，并进行实时的分析和处理，这为实时数据处理和流数据分析提供了有力的支持。

Presto 还支持诸如 CSV、Parquet 等常见的数据格式，这意味着用户可以直接从本地文件系统或者分布式文件系统中读取这些格式的数据，并通过 Presto 进行查询和分析。

Presto 支持的数据源丰富多样，涵盖了关系型数据库、分布式数据存储系统、消息队列以及常见的数据格式，这使得用户在数据处理和分析方面拥有了更多的选择和灵活性，能够更好地满足不同业务场景下的数据需求，无论是处理传统的结构化数据，还是应对新兴的大数据源，Presto 都展现出了强大的适应能力和处理能力，为数据驱动的业务决策提供了坚实的技术支撑。